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Enregistrement W2148302181 · doi:10.5054/tq.2011.240858

An Intensive Look at Intensity and Language Learning

2011· article· en· W2148302181 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTESOL Quarterly · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésPsychologyComprehensionLanguage acquisitionLongitudinal studyMathematics educationLanguage proficiencySecond-language acquisitionIntensive careLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this longitudinal study we investigated whether different distributions of instructional time would have differential effects on the acquisition of English by young (aged 11–12 years) French‐speaking learners. Eleven classes of Grade 6 students ( N = 230) in two versions of a similar intensive English as a second language program were followed throughout their intensive experience. In one program, the 400 hours of instruction were concentrated in a 5‐month block; in the other, the 400 hours were experienced in a series of intensive exposures across the full 10‐month academic year. Language development was compared across the two contexts four times via a battery of comprehension and production measures. Overall, the findings showed substantial progress over time for both groups, with no clear learning advantage for either concentrating or distributing the intensive experience. These results are consistent with research comparing the effects of massed and distributed conditions on the learning of complex skills in other domains. The practical implications of the findings for the organization of instructional time for second language learning, as well as directions for future research in which variables such as age, proficiency, and learning targets are manipulated, are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle